FastAPI로 간단한 REST API 서버 만들기

인공지능 모델도 API를 통해 사용된다는걸 처음 알았다.

 

인공지능 모델과 웹 사이트을 서로 연동해서 구현하게 된다면 예측 기능이 필요할때마다 모델을 Load하고 input data를 전처리하는 과정을 계속 겪기 때문에 차라리 인공지능 모델을 간편하게 사용할 수 있도록 API로 만들어서 호출하는 방식으로도 구현할 수 있다. 

 

FastAPI 문서가 진짜 잘 정리 되어있어서 가장 배우기 편했다 ...!

https://fastapi.tiangolo.com/ko/

FastAPI

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라이브러리 설치

$ pip install fastapi
$ pip install uvicorn

Main.py 파일 설정

from typing import Union

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}


@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int, q: Union[str, None] = None):
    return {"item_id": item_id, "q": q}

서버 실행

$ uvicorn main:app --reload

INFO:     Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000 (Press CTRL+C to quit)
INFO:     Started reloader process [28720]
INFO:     Started server process [28722]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.

내용 확인

1. 서버 실행 후 아래 url에 접속하면 {"Hello":"World"} 라고 나와있는걸 확인할 수 있다 !

    - URL : http://127.0.0.1:8000/

2. 아래 url에 접속하면 {"item_id":5, "q":"somequery"} 라고 나와있는걸 확인할 수 있다 !

    - URL : http://127.0.0.1:8000/items/5?q=somequery

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문서 보기

1. 아래 url에 접속하면 swagger ui가 붙여져서 FastAPI를 한눈에 보기 좋은 형태로 구성되어있는걸 볼 수 있다.

    - URL : http://127.0.0.1:8000/docs

swagger ui

2. 아래 url에 접속하면 다른 형태의 ui가 붙여져서 나온걸 볼 수 있다.

    - URL : http://127.0.0.1:8000/redoc

ui